ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

استخدام مجموعة السويات في تحديد حافات الكتل في الثدي ضمن صور الأمواج فوق الصوتية

Delineation of breast lesions in ultrasound images using Level-set method

1550   0   11   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2014
  مجال البحث هندسة الأجهزة الطبية
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

يساعد الكشف المبكر عن سرطان الثدي الذي يعد ثاني أسباب الوفاة عند النساء في العالم في تحسين فرص الشفاء. يسمح التصوير بالأمواج فوق الصوتية لاختصاصي الأشعة التمييز مبدئياً بين أشكال الكتل و اعتماداً على هذا التقييم تؤخذ الخزعات. صمم في هذا البحث نظام كشف بمساعدة الحاسوب لتحديد حافات الكتل في صور الأمواج فوق الصوتية باستخدام طريقة مجموعة السويات. يتضمن هذا النظام إزالة الضجيج من صور الأمواج فوق الصوتية للثدي باستخدام مرشح وسطي لا محلي له القدرة على إزالة الضجيج النقطي مع المحافظة على معلومات الصورة، و من خلال واجهة التعامل مع المستخدم تحذد الحافات مبدئياً لتقوم بعدها طريقة مجموعة السويات بتحديد حافات الكتل. أعطت هذه الطريقة نتائج جيدة عند إجراء مقارنة بين الحافات المحددة بالبرنامج و الحافات التي رسمها اختصاصي الأشعة ليصل التطابق لنسبة 96 %. هذه النتائج الجيدة تفتح الأبواب أمام بحوث مستقبلية للوصول إلى إمكانية تطبيق هذا النظام ضمن العيادات و المراكز الطبية.


ملخص البحث
يتناول هذا البحث مشكلة الكشف المبكر عن سرطان الثدي باستخدام صور الأمواج فوق الصوتية. يهدف إلى تطوير نظام بمساعدة الحاسوب لتحديد حافات الكتل في هذه الصور باستخدام طريقة مجموعة السويات. يتضمن النظام إزالة الضجيج من الصور باستخدام مرشح وسطي لا محلي، ثم تحديد الحافات مبدئياً لتقوم بعدها طريقة مجموعة السويات بتحديد حافات الكتل بدقة. أظهرت النتائج تطابقاً بنسبة 96% بين الحافات المحددة بالبرنامج وتلك التي رسمها اختصاصي الأشعة، مما يشير إلى فعالية النظام ويفتح الباب أمام تطبيقه في العيادات والمراكز الطبية. تم تنفيذ البحث باستخدام لغة MATLAB على صور لأشخاص تتراوح أعمارهم بين 22 و70 عاماً، وتمت معالجة الصور وإزالة الضجيج منها قبل تطبيق خوارزمية التجزئة. أظهرت النتائج أن النظام قادر على تحديد حافات الكتل بدقة عالية، مما يساعد في تحسين دقة التشخيص والكشف المبكر عن سرطان الثدي.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: يعد هذا البحث خطوة مهمة في مجال الكشف المبكر عن سرطان الثدي باستخدام تقنيات الحوسبة، إلا أن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، العينة المستخدمة في الدراسة صغيرة نسبياً (10 مرضى فقط)، مما قد يؤثر على تعميم النتائج. ثانياً، لم يتم اختبار النظام على أنواع أخرى من الصور الطبية مثل التصوير بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي، مما قد يحد من تطبيقه. ثالثاً، الاعتماد الكبير على MATLAB قد يكون عائقاً في تحويل النظام إلى تطبيق عملي يمكن استخدامه في العيادات. وأخيراً، لم يتم مناقشة تأثير العوامل البيئية أو التقنية الأخرى التي قد تؤثر على دقة النظام.
أسئلة حول البحث
  1. ما الهدف الرئيسي من البحث؟

    الهدف الرئيسي هو تطوير نظام بمساعدة الحاسوب لتحديد حافات الكتل في صور الأمواج فوق الصوتية للثدي باستخدام طريقة مجموعة السويات.

  2. ما هي نسبة التطابق بين الحافات المحددة بالبرنامج وتلك التي رسمها اختصاصي الأشعة؟

    نسبة التطابق بلغت 96%.

  3. ما هي التقنية المستخدمة لإزالة الضجيج من الصور؟

    تم استخدام مرشح وسطي لا محلي لإزالة الضجيج من الصور.

  4. ما هي اللغة البرمجية المستخدمة في تنفيذ البحث؟

    تم استخدام لغة MATLAB لتنفيذ البحث.


المراجع المستخدمة
Guo Y., (2010), " Computer-aided detection of breast cancer using ultrasound images", Utah state university, Logan, UT ,US,pages:18- 258
Gomez W., Leija L., Pereira W. C. A., Infantosi A. F. C. ,(2009), “Semiautomatic contour detection of breast lesions in ultrasonic images with morphological operators and average radial derivative function ” International Congress on Ultrasonics, Universidad de Santiago de Chile, ScienceDirect Physics Procedia Vol:3, No.1 Pages:373-380
Huang Y. and Chen D. ,(2004), “Watershed segmentation for breast tumor in 2-D Sonography” Department of Computer Science and Information Engineering, Tunghai University, Taichung, Taiwan. Ultrasound in Med. & Biol., Vol. 30, No. 5, Pages:625-636
Grau V. et al,(2004)," Improved watershed transform for medical image segmentation using prior information.", IEEE Transactions Medical Imagining Vol: 23 ,No. 4 ,Pages:447-458
قيم البحث

اقرأ أيضاً

يعتبر الماموغرام الخيار الأفضل للكشف المبكر عن سرطان الثدي عند النساء، طورت أنظمة الكشف بمساعدة الحاسب (CAD) من أجل تحسين تشخيص صور الماموغرام. يقدم هذا البحث طريقة مقترحة لتجزيء صور الماموغرام آلياً اعتماداً على طريقة أوتسو Otsu’s method بهدف ك شف آفة التكلسات الميكروية و الكتل من صور الماموغرام المجزأة ، تستند هذه التقنية المقترحة إلى ثلاث خطوات، أ ( تحديد مواصفات المنطقة ذات الاهتمام ROI, ب ( تحويل المويجي ثنائي البعد، ج ( تطبيق تعتيب أوتسو على ROI لاستخلاص الآفة. اختبرت الطريقة المقترحة على عدة صور أخذت من قاعدة بيانات معيارية mini-MIAS. و نفذت ضمن بيئة برنامج الماتلاب، . و يمكن إنجازها بشكل فعال على حاسب شخصي بسيط. بينت النتائج التجريبية و نتائج تقييم الأداء بأن الخوارزمية المقترحة تعتبر أداة مساعدة في تحسين أداء التشخيص، و لها القدرة على الكشف عن آفات الثدي.
-أجريت هذه الدراسة في مشفى الأسد الجامعي في اللاذقية عام 2012م وهي دراسة مستقبلية للمريضات الحوامل المراجعات لقسم التوليد وأمراض النساء خلال الفترة بين 1\9\2012و 1\9\2013م ،مع دورات طمثية معلومة و منتظمة، وذلك بعمر 37أسبوعا" حمليا" أو أكثر، شريطة عدم وجود أمراض عند الأم أو الجنين تؤثر على نمو الجنين. -شملت الدراسة 122مريضة بغض النظر عن طريقة الولادة، تم توثيق المعلومات الخاصة بكل مريضة: عمر :القطر بين BPD طول الفخذ ،:FL) وعمر الحمل المقدر بالإيكو حسب LMPالحمل حسب آخر دورة طمثية الجداريين ) خلال 24ساعة من الولادة، المجيء وكمية السائل حسب الإيكو. - تراوح عمر الحمل بين 37 و41.5 أسبوعا" بمتوسط قدره 38.6 أسبوعا"، وانحراف معياري قدره 1.1 أسبوعا " .BPD و FL، و حصلنا على قيم متقاربة تقريبا" بالاعتماد على كل من LMPحسب .BPD,LMP منه بين FL,LMP-تبين وجود ارتباط أقوى بين أعمار الحمل المقدرة بBPD، وFL- لوحظ وجود ارتباط قوي (قيم معاملات الارتباط أعلى) بين أعمار الحمل المقدرة باستخدام كل من عندما كان المجيء مقعديا" منه عندما كان رأسيا". LMP و تلك المقدرة باستخدام كما لوحظ أن وجود كمية جيدة من السائل تعتبر ضرورية لتقدير عمر الحمل بالأمواج فوق الصوتية.
يقدم البحث طريقة مبتكرة في تجزئة رأس الجنين آلياً في الصور فوق الصوتية Ultrasound Images قليلة التباين. حيث تعاني تلك الصور من كمية ضجيج مرتفعة تؤثّر على الظهور البصري لمنطقة الرأس, كذلك ضعف الحواف و عدم إحاطتها بالمنطقة المرغوبة بشكل كامل يجعل من عم لية التجزئة صعبة و مهمة في نفس الوقت, خصوصاً أن البحث اعتمد التجزئة الآلية Auto Segmentation دون الحاجة إلى تدخل المستخدم في أي مرحلة من المراحل. اعتمدنا على تقنية ضبط المستوى Level-Set لتجزئة منطقة الرأس, بعد تحديد الإطار الأولي Initial Contour بشكل آلي عن طريق تابع خصائص المنطقة Region Properties. الطريقة المقترحة أثبتت فعاليتها في اقتطاع منطقة الرأس دون التأثّر بالضجيج الموجود أو بالانقطاعات الحاصلة أحياناً للحواف, بالرغم من عدم وجود مرحلة معالجة مسبقة Pre-Processing ضمن سلسلة الخطوات المتتالية المطبّقة على عدة صور فوق صوتية بأحجام و مصادر مختلفة. ليتم في النهاية حساب القطر الثانوي للقطع الناقص (قطاع رأس الجنين Head) الناتج بالاعتماد على تابع خصائص المنطقة, القياس النهائي يمثّل المسافة بين الجداريين Bi Parietal Diameter BPD, و هو قياس مهم يمكّن الطبيب من تقدير عمر الحمل و تحديد تاريخ الولادة للجنين. تمت مصادقة نتيجة التجزئة بالاعتماد على معايير التشابه, أما دقة القياس النهائي فقد تمت مقارنته مع قياسات يدوية قام بها طبيب مختص. و قد أبدت نتائج المقارنة فعالية الخوارزمية المقترحة و نجاحها بنسبة تصل إلى 98%.
لقد استخدمنا في هذا البحث تقنية الأمواج الفوق صوتية US كوسيلة من أجل تحسين كفاءة عملية صباغة ألياف البوليستر بالأصبغة المعلقة و كان ترددها المستخدم 42KHz في حمام الصباغة، حيث سيتم دراسة السلوك الصباغي للبوليستر عند صباغته بالأصبغة المعلقة بالطرق التقليدية أي بدون استخدام US و بوجودها.
يهدف البحث إلى تطوير طريقة جديدة لاستخراج و تحديد خصائص و سمات الأورام السرطانية في صور المرنان المغناطيسي للثدي بالإعتماد خوارزميات العنقدة و معالجة الصور الرقمية ,تم في البداية الاعتماد على إحدى خوارزميات العنقدة فيتجزئة الصورة و تجميع عناصرها و فق قيم السويات الرمادية و من ثم تم تطبيق العمليات المورفولوجية و ذلك للتخلص من الضجيج و حذف المعلومات غير المرغوبة و بالتالي استخراج المنطقة المشبوهة و أخيراً تم استخلاص بعض الواصفات الشكلية و التي يمكن ان تكون مفيدة في تشخيص المنطقة المشبوهة المستخرجة ,استخدمت قاعدة بيانات مكونة من 96 صورة من صور المرنان المغناطيسي للثدي و تم تطبيق الطريقة المقترحة عليها باستخدام برنامج الماتلاب حيث تم استخراج المناطق الورمية من هذه الصور و مقارنتها مع رأي الأطباء.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا